ヒストグラムの分布とは何ですか?

統計のヒストグラム分布は、ヒストグラム上の単変量データバーのパターン、形状、および位置を指します。バーがどのように、どこで分散されているかを使用して、データに関する結論を分析および描画できます。ヒストグラム分布分析は、データの正規性、マルチモーダル分布、歪んだデータなどの特性を特定する上で重要です。

ヒストグラムは、データの特徴を視覚的に表示するためにクラスまたはビン周波数に比例する長方形を使用する単変量データディスプレイです。ヒストグラムのデータポイントはビンに編成され、ヒストグラム分布自体は、データの頻度分布または確率密度関数の視覚的近似です。分布の形状は、ビンの数に基づいて変化させる可能性があります。

ヒストグラム分布分析は、データ正規性の定性的チェックとしてよく使用されます。正規性を決定するための分析的方法は存在しますが、ヒストグラムを使用して、時間を節約するための迅速な常識チェックを提供することができます。ヒストグラムデータがほぼ均等に表示され、平均に集中している場合、データは正常であると想定されます。高速で比較的簡単ですが、この種の定性的チェックは主観的であり、より高い標準の精度が必要な場合は分析的な方法を使用する必要があります。

データセットが歪度を示すかどうかを判断することは、ヒストグラム分布分析を使用できる別の方法です。データの歪度は、データの非対称性として定義されます。負のスキュー、または左に歪むのは、値が非常に少ないデータセットで見られます。ポジティブスキュー、または右に歪むことは、ほとんど高い値のデータセットで発生します。ヒストグラムの分布を観察すると、外れ値や歪んだデータが明らかになります。

単一モードでデータの特性を明らかにすることに加えて、ヒストグラムの形状はマルチモーダルデータの特性を明らかにすることもできます。マルチモーダルデータセットには複数のモードが含まれており、文字です複数のピークまたは最大値を持つ周波数分布によってizedされます。町での政治的所属、承認意見調査、およびミツバチの体のサイズは、マルチモーダルである可能性のあるデータセットの例です。ヒストグラムの形状を観察し、マルチモーダルデータのさまざまなピークに注目すると、多くの場合、単純な単変量統計計算よりも多くの洞察を研究者に提供できます。

ヒストグラムの分析とデータの分布は、選択したビンサイズに大きく依存しています。実際には、他のビンサイズを使用することができますが、ビンの数は観測数の平方根を取得することで推定できます。たとえば、教師は、文字グレードを反映するビンサイズを選択して、テストグレードを分析することを選択できます。

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